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REGRIND

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7月14日
12:19
12:19官方账号arXiv cs.LG@Yunhai Feng, Natalie Leung, Jiaxuan Wang, Lujie Yang, Haozhi Qi, Preston Culbertson
REGRIND提出一种极简的重定向引导强化学习管线,仅需单个人类演示即可学习灵巧操作策略。该方法将人手与物体的运动重定向到机器人参考,保留空间和接触关系,并在仿真中训练残差RL策略以跟踪物体中心关键点。通过精细的系统识别,策略零样本迁移到真实硬件,在两个多指手上成功完成剪刀和螺丝刀等接触丰富的工具使用任务。实验系统性地分析了影响仿真到现实迁移的关键因素。
论文REGRIND灵巧操作强化学习

推荐理由:复旦等团队用REGRIND,只看一段演示就让机械手学会用剪刀和螺丝刀,零样本上手,动作和人一样自然。
原文
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